Tutorial 1에서는 기본적인 PyTorch 문법 및 Tutorial 2를 이해하기 위한 전반적인 내용들을 다룹니다. Tensor, Dataset, Dataloader, 신경망 구성 등을 다룰 예정입니다.
Tutorial 2에서는 간단한 상미분방정식 (ODE)에 대한 PINNs를 PyTorch를 통하여 직접 구현해봅니다.
또한 통상적인 Artificial Neural Networks와의 비교 실험을 통하여, Physics-Informed Learning이 Neural Networks의 성능에 미치는 영향을 탐구합니다.
Tutorial에서 다루었던 내용을 기반으로 조별 프로젝트를 진행합니다.
조마다 특정 물리 현상에 대한 dataset 및 그 기반이 되는 편미분방정식 (PDE)이 제공되며, 이를 바탕으로 직접 PINN을 구현합니다.
2일차 오전에 test dataset이 추가로 제공되며, 오후에는 프로젝트 조별 발표 및 피드백이 진행됩니다.